隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術的不斷發(fā)展，車牌識別系統(tǒng)將進一步完善與創(chuàng)新，比如與深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡等技術結合，能進一步提高識別的準確性和魯棒性。
車牌識別字符分割:
在圖像中定位出車牌區(qū)域后，通過灰度化、灰度拉伸、二值化、邊緣化等處理，進一步定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征提出動態(tài)模板法進行字符分割，并將字符大小進行歸一化處理。
字符識別:
對分割后的字符進行縮放、特征提取，獲得特定字符的表達形式，然后通過分類器就可以對字符進行識別，常用的分類算法有神經(jīng)網(wǎng)絡，SVM等。
結果輸出:
將車牌識別的結果以文本格式輸出。
車牌識別軟件采用了的計算機視覺和圖像處理算法，車牌定位識別迅速準確。 結合模式識別神經(jīng)網(wǎng)絡算法，具有自適應學習功能，從而能應付不同的環(huán)境、情況和光照條件。簡單的用戶程序接口使得用戶很方便地將它嵌入用戶應用程序。
所屬分類：軟件/車牌識別系統(tǒng)
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